package com.demo.kafka;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Future;

/**
 * @author wangfengchen
 */
public class Producer {


  private static final String SERVERS = "kafka-28.test.newhuoidc.com:9092,kafka-29.test.newhuoidc.com:9092,kafka-30.test.newhuoidc.com:9092";
  private static final String TOPIC_NAME = "topic-test";

  public static Properties getProperties() {
    Properties props = new Properties();
    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, SERVERS);
    // 当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别,分别是0, 1，all。
    props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
    // 请求失败，生产者会自动重试，指定是0次，如果启用重试，则会有重复消息的可能性
    props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
    // 生产者缓存每个分区未发送的消息,缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的，默认值是16KB
    props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
    /**
     * 默认值就是0，消息是立刻发送的，即便batch.size缓冲空间还没有满
     * 如果想减少请求的数量，可以设置 linger.ms 大于0，即消息在缓冲区保留的时间，超过设置的值就会被提交到服务端
     * 通俗解释是，本该早就发出去的消息被迫至少等待了linger.ms时间，相对于这时间内积累了更多消息，批量发送减少请求
     * 如果batch被填满或者linger.ms达到上限，满足其中一个就会被发送
     */
    props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 5);
    /**
     * buffer.memory的用来约束Kafka Producer能够使用的内存缓冲的大小的，默认值32MB。
     * 如果buffer.memory设置的太小，可能导致消息快速的写入内存缓冲里，但Sender线程来不及把消息发送到Kafka服务器
     * 会造成内存缓冲很快就被写满，而一旦被写满，就会阻塞用户线程，不让继续往Kafka写消息了
     * buffer.memory要大于batch.size，否则会报申请内存不#足的错误，不要超过物理内存，根据实际情况调整
     * 需要结合实际业务情况压测进行配置
     */
    props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
    /**
     * key的序列化器，将用户提供的 key和value对象ProducerRecord 进行序列化处理，key.serializer必须被设置，
     * 即使消息中没有指定key，序列化器必须是一个实
     org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口的类，
     * 将key序列化成字节数组。
     */
    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    return props;
  }

  public static void main(String[] args) {
    Properties properties = getProperties();
    org.apache.kafka.clients.producer.Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
    for (int i = 0; i < 3; i++) {
      Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>(TOPIC_NAME, "testKey" + i, "testValue" + i));
      try {
        // 不关心结果则不用写返回值
        RecordMetadata recordMetadata = future.get();
        // 格式：topic-分区编号@offset
        System.err.println("发送状态：" + recordMetadata.toString());
      } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }
    producer.close();
  }


  /**
   * 测试 kafka，将 kafka-clients-3.0.1.jar 包放到 jmeter lib ext 包下
   * 添加 BeanShell 取样器和查看结果树，脚本内容如下，注意与代码有区别
   */


//import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
//import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
//import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
//import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
//import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
//import java.util.Properties;
//import java.util.concurrent.ExecutionException;
//import java.util.concurrent.Future;
//
//
//
//  private static final String SERVERS = "kafka-28.test.newhuoidc.com:9092,kafka-29.test.newhuoidc.com:9092,kafka-30.test.newhuoidc.com:9092";
//  private static final String TOPIC_NAME = "topic-test";
//
//  public static Properties getProperties() {
//    Properties props = new Properties();
//    props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, SERVERS);
//    // 当producer向leader发送数据时，可以通过request.required.acks参数来设置数据可靠性的级别,分别是0, 1，all。
//    props.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
//    // 请求失败，生产者会自动重试，指定是0次，如果启用重试，则会有重复消息的可能性
//    props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
//    // 生产者缓存每个分区未发送的消息,缓存的大小是通过 batch.size 配置指定的，默认值是16KB
//    props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
//    /**
//     * 默认值就是0，消息是立刻发送的，即便batch.size缓冲空间还没有满
//     * 如果想减少请求的数量，可以设置 linger.ms 大于0，即消息在缓冲区保留的时间，超过设置的值就会被提交到服务端
//     * 通俗解释是，本该早就发出去的消息被迫至少等待了linger.ms时间，相对于这时间内积累了更多消息，批量发送减少请求
//     * 如果batch被填满或者linger.ms达到上限，满足其中一个就会被发送
//     */
//    props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 5);
//    /**
//     * buffer.memory的用来约束Kafka Producer能够使用的内存缓冲的大小的，默认值32MB。
//     * 如果buffer.memory设置的太小，可能导致消息快速的写入内存缓冲里，但Sender线程来不及把消息发送到Kafka服务器
//     * 会造成内存缓冲很快就被写满，而一旦被写满，就会阻塞用户线程，不让继续往Kafka写消息了
//     * buffer.memory要大于batch.size，否则会报申请内存不#足的错误，不要超过物理内存，根据实际情况调整
//     * 需要结合实际业务情况压测进行配置
//     */
//    props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
//    /**
//     * key的序列化器，将用户提供的 key和value对象ProducerRecord 进行序列化处理，key.serializer必须被设置，
//     * 即使消息中没有指定key，序列化器必须是一个实
//     org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口的类，
//     * 将key序列化成字节数组。
//     */
//    props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//    props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//    return props;
//  }
//
//
//  Properties properties = getProperties();
//  Producer producer = new KafkaProducer(properties);
//    for (int i = 0; i < 3; i++) {
//    producer.send(new ProducerRecord(TOPIC_NAME, "testKey" + i, "testValue" + i));
//  }
//    producer.close();




}
